R语言：如何在data.table中按指定条件生成新列M

针对你的需求，直接用data.table原生的赋值语法:=就能高效解决，比case_when或apply更适配data.table的使用场景，具体步骤如下：

1. 修正初始数据的小问题 #

你原代码里w列的09,18是输入错误，应该改为09.18；另外R里数字的前导零（比如01.05）会被自动解析为1.05，可以直接写不带前导零的数值：

library(data.table)
data <- data.table(
  x = c(1,2,3,4,5),
  y = c(7,6,8,9,10),
  z = c('a','b','c','d','e'),
  w = c(1.05, 3.04, 11.08, 5.07, 9.18)
)

2. 生成M列的两种方法 #

方法一：用ifelse（简单直观） #

直接通过条件判断赋值，满足x=3/5或y=7时取w，否则设为NA：

data[, M := ifelse(x %in% c(3,5) | y == 7, w, NA)]

方法二：用fcase（data.table专属的多条件函数，更高效） #

如果后续有更多条件，fcase比ifelse更清晰，且性能更好：

data[, M := fcase(
  x %in% c(3,5) | y == 7, w,
  default = NA_real_  # 指定数值型NA，避免类型不一致问题
)]

3. 验证结果 #

运行后你的data.table会变成：

> data
   x  y z     w     M
1: 1  7 a  1.05  1.05
2: 2  6 b  3.04    NA
3: 3  8 c 11.08 11.08
4: 4  9 d  5.07    NA
5: 5 10 e  9.18  9.18

为什么之前的方法没成功？ #

• 用dplyr的case_when需要结合mutate，但data.table更推荐用:=直接修改，混用不同包的语法容易出错；
• apply是逐行操作，不仅效率低，而且data.table的优势是按列处理，完全没必要用逐行循环类的函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rara